VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

В данной работе мы создаем модель на основе корреляционно-регрессионного анализа, которая позволяет определить объем выданных кредитов физическим лицам в зависимости от задолженности физ. лиц, инфляции и СДД населения. Предполагается, что с изменением факторов, которые мы рассматриваем, мы могли бы получить значение кредитов, предполагаемых к выдаче. Актуальность данной работы заключается в том, что кол-во выдаваемых в экономике определенной части частного сектора имеет прямое влияние на долговую нагрузку граждан, что является существенным фактором для банковской системы. Цель данной работы — выяснить, насколько эффективно работает данная модель на современном банковском рынке РФ. Это один из драйверов ВВП и экономического роста. Данные, рассматриваемые в нашей работе, были взяты с сайта Банка России.

Сегодня невозможно представить нашу реальность без банковской системы, основу который составляет кредит, особенно в силу построения существующей современной экономики, на основе потребления, философии, которая была привита обществу в течение последних десятилетий. Однако, несмотря на достижения эволюции, и прогресса современного общества, кредит выполняет по-прежнему важную роль и функции в обществе, поэтому необходимо изучать особенность современного делопроизводства и состояния долговой нагрузке как в обществе в целом так и в отдельных секторах в частности, в данной работе будет рассмотрен сектор физических лиц, как говорилось ранее.

В нашей работе будут рассмотрены следующие статистические данные :

Год	Инфляция, %
2010	8,8
2011	6,1
2012	6,6
2013	6,5
2014(10м)	9,1

На основе данных статистических данных построена линейна модель зависимости:

Y^ = a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3, где :

Y^ - Прогнозируемый объем предоставленных кредитов физическим лицам;

X1 - Задолженность физ.лиц;

X2 - Среднедушевые денежные доходы населения;

X3 - Инфляция.

Таким образом :

Используя полученные данные можно составить следующую модель:

Y^ = (4,94188Е+13)+4,563566864*X1+(-3226989407)*X2+(-3,59073Е+11)*X3

Используя регрессию, мы получим следующие прогнозируемые данные:

Как мы видим, максимальная погрешность составила 1,1%, следовательно, можно сделать вывод, что модель можно применять для определения объема выдаваемых кредитов физическим лицам.

Построение корреляционных полей.

Построение корреляционной матрицы

Список используемой литературы:

1. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. М.: Издательство "Экзамен", 2002. - 576с

2. Федеральная служба государственной статистики http://www.gks.ru/

3. Статистические данные ЦБ РФ http://www.cbr.ru/statistics

8

Код для цитирования: Скопировать